画像を処理する

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インポートした画像データを前処理、フィルタリングする方法、画像プレビューのモードの切り替え、データセット・検証セットの分割を説明します。より簡単に画像を確認し、モデルトレーニング・検証の精度を改善します。

Mech-DLK は、以下の画像処理ツールを提供します。

画像前処理

輝度やコントラスト、カラーバランスなどのパラメータを調整して画像を前処理します。

代表的な使用シーン

カメラで撮影した元画像が照明のせいで暗くなったり明るくなったり、特徴が観察できなくなったりしてモデル認識の効果が悪いシーンに使用します。

使用手順

  1. image preprocessing tool icon をクリックして画像前処理ツールを開きます。

  2. 各パラメータを調整します。

  3. 開始 をクリックして処理します。

  4. ポップアップウィンドウで OK をクリックします。

使用しているプロジェクトのすべての画像が前処理の対象となります。パラメータ設定後、前処理ツールは後でインポートする画像に設定が適用されます。前処理された画像は変更され、トレーニングセット/検証セットとしてモデルのトレーニングと最適化に使用されます。
image preprocessing tool

画像のフィルタリング

ニーズに応じて画像をフィルタリングすることができます。

代表的な使用シーン

  • データセット分割結果を確認します。データセットを分割した後、データセットのタイプからフィルタリングを実行することで各データセットを確認できます。

  • データのラベル付け結果を確認します。ラベル付けを実行するときに、データセットをフィルタリングすることでラベル付けの進捗と結果を確認することができます。

  • モデル予測の結果を検証します。モデルを検証したあと、結果のタイプからフィルタリングすることで検証の結果を確認することができます。例えば、欠陥セグメンテーションのモデル予測に間違った場合、過検出 または 見逃し を選択して間違ったモデル予測が間違ったラベルに起因するかを確認できます。

使用手順

  1. 画像の上のprocess filter imagesをクリックします。

  2. ニーズに応じてフィルタリングの条件を選択します。

  3. OKをクリックします。

    process filter images1

プレビューモードを切り替える

デフォルトではリスト表示になっています。toggle preview mode iconをクリックするとプレビュー表示になります。 スライダーをドラッグすることでアイコンのサイズをプレビューできます。再度クリックするとリスト表示に戻します。

トレーニングセットと検証セットを分ける

デフォルトではデータセットの 80% をトレーニングセットに、残りの 20% を検証セットに分けます。アルゴリズムモジュールがトレーニングのプロセスに各カテゴリーの画像の特徴を学習し、検証できるように、トレーニングセットも検証セットも すべてのカテゴリー の画像が含まれることを確認してください。

使用手順

  1. 画像の上のimages divide iconをクリックします。

  2. スライダーをドラッグしてトレーニングセットと検証セットの比例を調整します。

また、リストで画像を右クリックして トレーニングセットに移動、検証セットに移動 またはテストセットに移動 をクリックして画像を移動できます。

テストセットは検証中にモデルの汎化能力を評価するために使用され、トレーニングには使用されません。
images divide

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